问题标签 [nilearn]

我正在尝试使用and绘制.nii数据。我正在使用 python 3.5 并成功安装了这两个软件包。但是，当我尝试导入模块时，它正在返回 -nibabelnilearnImportError: No module named 'nilearn'.

我在这里想念什么？

我正在尝试将一些 MRI 灰质图图像作为 numpy 数组加载，以便它们可以在 sklearn 中进行处理。我的代码导入它们并使用 NiftiMasker 加载它们（NiftiMasker 对图像应用掩码以提取时间序列，我认为这是导致错误的 numpy 数组中的第 4 维）。当我尝试运行此代码时出现 ValueError ，因为由于某种原因，当我只需要一个 3D 数组时，数据被加载为 4D numpy 数组。有没有办法减少数组的维度或其他方法来解决这个错误？这是代码：

这是错误和回溯：

我已经安装了这些：

示例代码：

它给出了错误：

OSError：在主机上找不到命令“fslmerge”。请检查是否安装了相应的软件包。

你能帮我么？

我想通过使用二进制掩码来应用特征选择。二进制掩码是通过使用模板文件和阈值创建的，因此掩码文件中的 1 和 0 与模板对象中高于或低于该阈值的值相对应。在下一步中，我想使用此掩码“剪切”数据集中的特征，并将此特征选择子集传递给其他后续管道步骤。掩码构建过程和预处理过程都使用关键字参数（例如我刚才提到的阈值），它们可以被视为超参数，因此可以通过嵌套交叉验证进行优化。我怎样才能（或者更好地）在一个管道中实现掩模构建过程的优化和以下管道步骤？

这是使用 nilearn 的 oasis 数据集的示例：

假设我有一个名为 nifti 的文件template，它用作二进制掩码的模板。我还有来自 30 个主题（特征）及其年龄（标签）的灰质 mri 图像：

管道应该将模板和特征都作为输入。然后应用嵌套交叉验证来找到最佳超参数。管道必须包含一个切割函数mask_cutter，该函数将掩码和特征作为输入，并返回原始数据集的特征子集。在这个例子中，阈值set_mask和 C 参数svc都应该被优化（注意以下部分是无效的伪代码）：

当我尝试加载我的 . NII文件作为 4D Niimg-like 对象（我已经尝试过nilearn和nibabel），

我收到以下错误

错误：ImageFileError：无法计算出“/Users/audreyphan/Documents/Spring2020/DESPO/res4d/1/res4d_anat.nii”的文件类型

这是我的代码：

两次尝试都会导致相同的错误。

我不确定是什么导致了这个错误的发生？

谢谢！

对于我的项目，我使用三维 MRI 数据，其中第四维代表不同的主题（为此我使用包nilearn）。我sklearn.decomposition.PCA用来从我的数据中提取给定数量的主成分。现在我想在大脑图像上分别绘制组件，也就是说，我想用不同颜色显示我提取的组件（在本例中为 2）的大脑图像。

这是使用 OASIS 数据集的示例代码，可以通过nilearn API下载：

1. 掩蔽 using nilearn.input_data.NiftiMasker，它将我的 4 维数据转换为 2 维数组（n_subjects x n_voxels）。
2. 使用标准化数据矩阵StandardScaler
3. 使用以下方式运行 PCA sklearn.decomposition.PCA：

据我了解，我在运行 PCA 后获得的是 PCA 负载吗？不幸的是，我不明白如何从这得到两个图像，每个图像都包含一个 PCA 组件。

我正在处理一些神经影像数据，我的扫描尺寸是 (100, 150, 100)。我目前正在使用 nibabel 格式的文件。

有没有很好的方法来交换轴？例如，我希望我的图像为 (100, 100, 150)。我希望它采用 nibabel 格式，但如果需要，我可以将图像保存到 numpy ndarray，然后也可以在那里进行工作。在这种情况下，在 numpy 中是否有一种很好的方法来做到这一点？

感谢您的帮助！

我使用 plot_glass_brain 用 nilearn 可视化 3D 图像（Nifti），但显示不正确。见下面的代码和图片

该2_1_t2.nii文件可在此链接上找到：https ://drive.google.com/file/d/1_gsg8sO9c7Ws6Xd7xB1uFSW8H31tAHtm/view?usp=sharing

我有一些尺寸为（50、100、50）的 3D nifti 文件。我想翻转 y 和 z 轴，使尺寸为（50、50、100）。执行此操作的最佳方法是什么，我将如何修改与文件相关的仿射？

目前，我正在将 nifti 文件制作成一个 numpy 数组并像这样交换轴

我对下一步感到困惑。我知道我可以使用该函数nib.Nifti1Image将 numpy 数组变成一个 nifti 对象，但是我将如何修改仿射以考虑轴的变化？

感谢您的任何帮助。

我是编码新手，所以如果我完全错了，请告诉我。

我想使用 nilearn 绘制 25 个脑部扫描切片。这 25 个切片应沿 z 轴以 value=2 的步长移动。我想使用子图来使用子图来呈现它们。

这是我到目前为止所拥有的：

'rsn_four' 是粗体扫描的 3D Nifti 文件。

输出：

我认为我最大的问题之一是，我不知道如何实现，每个轴我想要 np.arange() 的 5 个值，然后将其带到下一个轴继续计数。

如果我错过了一些信息，请告诉我，这是我在这里的第一篇文章！